耗費五年時間與 6200 萬美元后，MD Anderson 癌癥中心將其 IBM Watson 在腫瘤治療領域的試點項目擱置，從未將其投入實際臨床使用。

人工智能并非靈丹妙藥 —— 尤其是在那些因過去妥協或短視決策累積許多落后技術架構、設置許多機械死板的操作規范、擁有過度保守的官僚體系的傳統企業內部。

所以當企業高管說“我們要打造 AI 護城河”時，正確的回應是：我們到底要防守什么？以及怎么防守？

以下便是解答這個問題的框架。設想其為 AI 產品的馬斯洛需求金字塔：唯有穩步攀登每一層階梯，否則必將跌落谷底。

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1.第一層 —— 定制化開發的模型與算法

將原始數據轉化為有價值的洞察只是上牌桌的最低籌碼；唯有當你的模型性能超越業界公開的、性能最好的開源模型，且能在數小時（而非數周）內完成重新訓練時，優勢才會真正顯現。德勤測算，訓練一個企業級大語言模型的成本介于 100 萬至 1 億美元之間。

三項快速驗證 AI 項目是否靠譜的方法（3-Point Smell Test）

• Money — ≥5個百分點的提升值，能轉化為本季度實際變現多少美元？
• Motion — 如果生產數據明天就變，新模型要多久上線——是幾個小時，還是得等下個開發周期？
• Muscle memory — 運維人員能否精準定位系統中的 API 調用，還是只會“下午 4 點例行查看儀表盤”？

三項測試全部通過？升級通關。一項不達標？先解決問題，再談什么是“custom AI”。

2.第二層 — 專有數據

若企業的歷史數據被困在 PDF 里，或是淪為法律訴訟的誘餌，就根本算不上護城河。信諾保險（Cigna）的 PxDx 算法曾在兩個月內自動拒付 30 萬筆理賠，最終引發美國國會介入調查。

靈魂拷問：

• Unique —— 競爭對手能否在 6 個月內合法收集到 80% 的同類數據？
• Usable —— 高價值的核心數據字段中，完成完整的數據標注且納入版本控制的占比是多少？（達標閾值≥80%）
• Ubiquitous —— 有多少直接影響公司營收的團隊，能不提交 Jira 工單就自助獲取數據？

3.第三層 — 工作流集成

當由機器學習模型生成的預測性輸出結果能夠在 30 秒內直接驅動或自動化完成決策流程時，才開始形成真正的“護城河”。相反，如果這些預測性輸出結果只是靜靜地躺在儀表板上供人查看，那就不會產生什么競爭優勢。

• Friction：模型輸出與執行動作間嚴禁人工中轉
• Feedback：每個自動化決策皆可追溯至對應結果
• Fallback：若模型失控，運維人員可在＜5分鐘內完成自動回滾

4.第四層 — 領域專精

在受監管且關乎生死的領域，行業中的專業細節沒有妥協余地。Watson 與 MD Anderson 的合作試點失敗，部分原因正是模型內化的臨床方案落后于最新腫瘤治療指南。

合規性（Compliance） | 可信度（Credibility） | 持續性（Continuity）

• 哪些法規（如 HIPAA、SOX、FAA 等）可能讓你明天就停擺 —— 而你今天如何自證合規性？
• 領域專家（SME）能否在 60 秒內解釋 AI 的實時決策，并愿意簽字擔責？
• 當某些規則變更時，模型能否在同一季度內完成更新？

5.第五層 — 網絡效應

AI 的自我強化循環（AI flywheels）要真正運轉，必須滿足兩個條件：實時捕獲用戶行為數據（telemetry）和模型快速迭代。例如，Zillow 旗下的自動購房業務（iBuyer）因無法適應市場波動，最終被迫關停，并計提 5 億美元虧損。

精確捕獲用戶數據（Telemetry） | 模型迭代節奏穩定（Tempo） | 效果增長方向明確（Trajectory）

• 采集用戶行為細節（如點擊、滑動、停留時長），而非僅統計“頁面訪問量”（PV）。
• 從新數據入庫到更新生產環境的模型，全流程需在兩周內完成。
• 模型上線后半年內，核心指標（如轉化率、GMV、用戶留存率等）需提升≥20%。

6.第六層 — 戰略護城河

極致壁壘：即使競爭對手投入更多資金也無法復制的優勢，包括獨有的數據生態系統、法規要求或合規門檻、產品或服務已經成為用戶日常工作流程中不可分割的一部分。

稀缺性（Scarcity） | 轉換成本（Switching Cost） | 規模效應（Scale）

• 你能獨家提供什么關鍵資產？這種獨家優勢能維持多少年？
• 假設客戶明天就想換掉你，他們需要重構多少系統？重填多少文件？
• 每新增 10 個企業客戶，你的利潤率會提升還是被攤薄？用數據證明。

7.為什么多數團隊止步于底層

高德納（Gartner）研究顯示，85% 的 AI 項目未能創造商業價值。

大多數計劃在產生網絡效應前就已夭折，更遑論構建戰略護城河。

攀登下一層級：

• 針對每個層級的核心要素進行打分。只要出現 0 分就是警報信號。
• 優先修補最薄弱的底層。護城河自下而上構建，絕無可能自上而下形成。
• 全面量化監測。若無法量化提升效果，護城河就無從驗證。

讓我們構筑真正的護城河，漂亮的數據看板掩蓋不了本質問題。